INDICE Introducción 1. Análisis de la evolución del precio y la cantidad de pollo 1.1
Análisis de la evolución de la producción avícola
1.2
Análisis de la evolución del consumo per cápita de pollo
1.3
Análisis de la evolución de la producción e importación de Maíz Amarillo Duro
1.4
Análisis de la evolución de la producción de la Soya
1.5
Análisis de la evolución de los precios de alimentos
2. Teoría de la demanda clásica 2.1
Elasticidad precio-demanda
2.2
Elasticidad cruzada
2.3
Elasticidad ingreso
2.4
Relación de elasticidades
2.4.1 Elasticidades de corto plazo y largo plazo 2.4.2 Relación precio – gasto gasto 2.5
Determinantes socioeconómicas que influyen en la demanda por un bien
3. Metodología 3.1
Sistema de ecuaciones versus regresión lineal múltiple
3.2
4. Resultados y discusiones
5. Conclusiones
5. Conclusiones
INTRODUCCIÓN El consumo del pollo ha tenido gran relevancia en la canasta familiar de los hogares peruanos, siendo unos de los productos más adquiridos por las familias en la actualidad; de acuerdo con la APA1 (Asociación Peruana de Avicultura), el consumo per cápita anual para el 2013 fue de 42 Kg. En Lima el consumo per cápita llego a 70 kilos al cierre del 2013, este consumo creciente de carne de pollo, en la última década, se ha intensificado en la costa donde podemos encontrar a gran parte de las productoras avícolas. Otra causa de este notable incremento, son las preferencias marcadas, debido a la accesibilidad del producto y a su precio considerado menor en comparación con otras carnes. El pollo es uno de los principales alimentos que inciden en la inflación debido a la importancia que tiene en los hogares peruanos , por ejemplo, el BCRP en la memoria del año 2009 le asigna un peso relativo de 4 al precio del pollo, así como en la memoria del 2013 se le asignó un peso relativo de 3 en el cálculo de la variación porcentual del IPC anual, si comparamos estos pesos contra el total de alimentos, que es un peso relativo de 23, significaría que el pollo comprende un 18% del total de alimentos, mientras que el arroz representa un 10% de total de alimentos, es decir, el pollo es el alimento más significativo dentro del conjunto de alimentos considerados en la canasta familiar para el cálculo del IPC. La presente investigación trata de capturar el comportamiento de las elasticidades precio e ingreso de la demanda de pollo en los hogares peruanos en un contexto de crisis (2008-2009) y post crisis (2011-2012). Además, este estudio permite conocer cuánto representa el gasto por consumo de pollo en la canasta de alimentos de la familia peruana lo cual servirá para analizar 1
El Comercio. Peruanos duplican consumo de pollo: de 21 a 42 kg. Per cápita.(2014, revisado en 2014), disponble en http://elcomercio.pe/economia/peru/peruanos-duplican-consumo-pollo-21-42-kg-per-capita-noticia-1752551
cuanto del gasto total es destinado al gasto de consumo en pollo y cuanto es el volumen del consumo de pollo por familia. Paralelamente, se pretende evaluar cuáles de los factores determinantes de la demanda del pollo son más relevantes para explicar su comportamiento, por ejemplo, en una situación de crisis de shock externos, se podría enfocar los esfuerzos de política económica en las variables más significativa del comportamiento de la demanda del pollo. Para cumplir con los objetivos planteados se ha utilizado la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del INEI, dicha dicha base de datos cuenta con información a partir del año 2004 hasta el año 2014, tomando en cuenta que la base de datos de la ENAHO se desarrolló mediante dos metodologías. Para el presente trabajo se utiliza la ENAHO con metodología actualizada. Este estudio se divide en 3 secciones. La primera sección presenta los hechos estilizados del análisis de la evolución y precio del pollo. En la segunda sección se desarrolla el marco teórico donde se aborda la teoría de la demanda, definiendo las elasticidades precio, ingreso y cruzadas así como su relación de corto y largo plazo. En la tercera sección se presenta la estimación de la demanda donde se muestra 2 modelos econométricos: el modelo de sistema de ecuaciones y el modelo de regresión lineal múltiple.
MARCO TEÓRICO El presente capitulo se compone de tres (03) partes. En la primera parte se desarrolla un análisis económico coyuntural de los datos estadísticos de las principales variables vinculadas a la determinación de la demanda del pollo. En la segunda parte se presenta la teoría de la demanda, la cual nos permite entender los determinantes de una demanda y sus principales conceptos, así como, la elasticidad precio de demanda, elasticidad cruzada e ingreso. Finalmente, este capítulo muestra una revisión de las principales metodologías para estimar una función de demanda de pollo y, con ello, solucionar el principal problema que estimar una función de demanda.
1. Análisis de la evolución del precio y la cantidad de pollo Para el nuevo año base del IPC2, la carne de pollo representa el 3,0% del gasto total de la canasta familiar, siendo la carne más consumida en el Perú, la cual ha duplicado su consumo en los últimos diez años, precisó APA (2014)3.
1.1 Análisis de la evolución de la producción avícola Según el APA (2013) 4el Perú se encuentra entre los 20 principales productores avícolas del mundo. La producción estuvo liderada por los departamentos de Lima, La Libertad, Arequipa e Ica, que aportaron aproximadamente el 87 por ciento de la producción. Después el sector avícola
2
Año base (2009) El Comercio. Peruanos duplican consumo de pollo: de 21 a 42 kg. Per cápita.(2014, revisado en 2014), disponible en http://elcomercio.pe/economia/peru/peruanos-duplican-consumo-pollo-21-42-kg-per-capita-noticia-1752551 3
4
APA. Perú entre los 20 productores avícolas más grandes del mundo(2013, revisado en 2014), disponible en http://www.connuestroperu.com/economia/37294-peru-entre-los-20-productores-avicolas-mas-grandes-delmundo-sp-624736980
ha ido creciendo y hoy tiene una participación de 23% del total de la producción agropecuaria en el Perú y de 56% del total de la producción pecuaria.
Tabla 1: Producción Avícola 2002-2013 Año 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Producción Avícola (Miles de Toneladas Métricas) 1193.7 1092.1 705.7 793 866.4 939.6 1096.7 1176.1 1243.8 1322.9 1428.6 1466.6
Fuente: BCRP-Memorias
Gráfico 1: Producción Avícola 2002-2013 1600 s 1400 a c i r t 1200 é M s 1000 a d a l e 800 n o T 600 e d s 400 e l i M 200
0 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Produccion avícola
Fuente: BCRP-Memorias
1.2 Análisis de la evolución del consumo per cápita de pollo De acuerdo con MINAGRI (2014)5, el consumo per cápita de pollo ha tenido una considerable evolución durante los últimos diez años y tal es así que se ha dado una importante modificación en la estructura de consumo de carnes de las familias peruanas. El consumo per cápita se ha duplicado y hoy en día es la carne más demandada por los peruanos con más de un 50% de participación en el consumo de los hogares, seguida del pescado(31%), vacuno (8%), porcino(6%) y ovino(2%) que solo tuvieron pequeñas variaciones en los últimos diez años
Tabla 2: Consumo per cápita de pollo 2002-2013 Año 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Consumo per cápita de pollo (kg/hab) 25.2 24.4 24.3 26.2 25.1 26.5 30.1 31.7 35 37 39 42
Fuente: APA – Cuadros Estadísticos
5
MINAGRI. El pollo representa el 53% del consumo total de carnes en el Perú(2014, revisado en 2014), disponible en http://gestion.pe/economia/pollo-representa-53-consumo-total-carnes-peru-2102934
Grafico 2: Consumo per cápita de pollo 2002-2013
45 40 35 30 25 20 b a h15 / g K10 5 0 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Consumo per cápita pollo
Fuente:APA- Cuadros Estadísticos
1.3 Análisis de la evolución de la producción e importación de Maíz Amarillo Duro La producción de maíz amarillo duro alcanzó las 104 mil 485 toneladas, cifra mayor en 5,8% comparado con el mismo mes del año anterior. El Informe técnico Perú muestra que este resultado se sustenta por los mayores volúmenes de producción registrados en Loreto (315,5%), Áncash (83,0%), Piura (72,3%), Lambayeque (59,9%) y Huánuco (0,7%). Según INEI (2013)6 Es importante conocer la producción del maíz amarillo duro debido a que es el grano más demandado por la industria avícola y porcina, esto explica importantes variaciones en el precio del pollo, el cual veremos más adelante. Siguiendo con MINAGRI (2012)7, el maíz amarillo duro
6
INEI. Producción de Maíz Amarillo Duro aumentó en 5,8% (2013, revisado en 2014), disponible en http://www.pcm.gob.pe/2013/04/inei-produccion-de-maiz-amarillo-duro-aumento-en-58/ 7 MINAGRI. Cadena Agroproductiva del Maíz Amarillo Duro(2012, revisando en 2014), disponible en http://agroaldia.minag.gob.pe/biblioteca/download/pdf/agroeconomia/agroeconomiamaizamarillo2.pdf
ha ido creciendo a una tasa promedio de 1.8% en los últimos nueve años, siendo la Libertad el sector que más creció. En este sentido BCRP (2012)8, registró un importante aumento de 10.8 por ciento en la producción de MAD debido al desenvolvimiento de la producción avícola ya que este producto es un insumo principal para la crianza de aves. La mayor demanda se concentró en Lima, que es el principal departamento avícola del país.
Tabla 3: Evolución de la producción de MAD 2002-2013 Año 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Producción MAD (Toneladas) 1038117 1097337 983156 999274 1020042 1122918 1231516 1273943 1283621 1260123 1392972 1363000
Fuente: MINAGRI-Series Históricas de Producción Agrícola
8
BCRP. Memoria 2012(20012, revisado en 2014 ), disponible en http://www.bcrp.gob.pe/docs/Publicaciones/Memoria/2012/memoria-bcrp-2012.pdf
Gráfico 3: Evolución de la producción de MAD 2002-2013 1600000 1400000 1200000 1000000 s a d 800000 a l e n o T 600000
400000 200000 0 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Producción MAD
Fuente: MINAGRI - Series Históricas
MINAGRI(2012)9,Perú importa aproximadamente el 60% de maíz amarillo duro, el cual es destinado a la producción avícola y porcina, teniendo a Argentina como principal país proveedor de este producto seguido por E.E.U.U. En el año 2011 las importaciones representaron aprox. el 60% y la producción el 40% de la oferta nacional. En el año 2012 se ve un pequeña descenso en la importación de maíz debido a que su precio aumentó en 23%, pero para el año 2013 se registró la mayor importación de maíz amarillo duro con 2005 miles de toneladas según FAO (2012)10.
9
MINAGRI. Cadena Agroproductiva de Maíz Amarillo duro(2012, revisado en 2014), disponible en http://agroaldia.minag.gob.pe/biblioteca/download/pdf/agroeconomia/agroeconomiamaizamarillo2.pdf 10 FAO. Alza internacional del trigo, maíz y soya impacta en el Perú(2012, revisada en 2014), disponible en http://www.larepublica.pe/19-08-2012/alza-internacional-del-trigo-maiz-y-soya-impacta-en-peru
Tabla 4: Importaciones MAD 2003-2013 Año 2003
Importaciones MAD (Miles de Toneladas) 924
2004
1087
2005
1304
2006
1487
2007
1561
2008
1392
2009
1501
2010
1904
2011
1895
2012
1822
2013
2005
Fuente: BCRP - Memorias
Gráfico 4: Importaciones MAD 2003-2013
2500
2000 s a d a l e1500 n o T e d1000 s e l i M 500
0 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Importaciones MAD
Fuente:BCRP - Memorias
1.4 Análisis de la evolución de la producción de la Soya Otro producto agrícola que participa en el sector avícola es la Soya, de acuerdo a Ismael Benavides (2012)11 Perú importa el 100% de este grano y apenas produce el 6% de soya de la producción mundial, lo cual lo hace más vulnerable ante el alza de este producto en el mercado internacional y repercutiendo también en los precios del pollo. La mayor producción de Soya nacional se concentra en Amazonas, Piura y Cajamarca, con aproximadamente un 80% de participación en este mercado. El cambio más importante se ha registrado durante los últimos cuatro años habiendo un descenso de 42% en la producción de Soya 12
Tabla 5: Producción de Soya 2002-2012 Año 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Producción Soya (Toneladas) 1923 1929 2697 2059 3733 2683 3378 3441 2534 2994 2251
Fuente: MINAGRI-Series Históricas de producción Agrícola
11
Benavides, I. Perú debe estar alerta ante alza de maíz trigo y Soya(2012, revisado en 2014), disponible en http://www.larepublica.pe/06-08-2012/peru-debe-estar-alerta-ante-alza-de-maiz-trigo-y-soya 12 Samamé, A. Análisis de la Avicultura Nacional y Regional 2013(2013, revisado en 2014), disponible en http://www.bcrp.gob.pe/docs/Proyeccion-Institucional/Encuentros-Regionales/2013/la-libertad/eer-la-libertad2013-medrano.pdf
Gráfico 5: Producción de Soya 2002-2012 4000 3500 3000 2500 2000
s a d a 1500 l e n o T
1000 500 0 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Producción Soya
Fuente: MINAGRI
1.5 Análisis de la evolución de los precios de alimentos De acuerdo con el BCRP(2008)13 se registró una inflación de 6.65% principalmente por el alza de la cotización internacional de alimentos registrados en los primeros meses del año, así como por el encarecimiento de la oferta interna de productos agrícolas afectada por factores climáticos y por el mayor precio de los fertilizantes. Los precios de los alimentos subieron 9,7 por ciento en 2008 siendo el alza del precio de la carne de pollo (15,6 %) fue uno de los alimentos que más contribuyó a la inflación debido a una mayor demanda por los mayores ingresos de la población. Adicionalmente, el valor de esa carne se elevó por el menor abastecimiento de productos sustitutos, principalmente jurel, además el precio del maíz también contribuyó a un aumento en
13
BCRP. Memorias 2008.D isponible en http://www.bcrp.gob.pe/docs/Publicaciones/Memoria/2008/MemoriaBCRP-2008-4.pdf
el alza del precio del pollo. Siguiendo con el BCRP (2011)14 En el 2011 el aumento de los precios internacionales de los commodities registrado en 2010 afectó la evolución de los precios domésticos de los alimentos y los combustibles, principalmente en la primera mitad del año. A estos choques se sumaron anomalías climatológicas que afectaron la oferta de algunos productos agrícolas perecederos, principalmente entre agosto y noviembre. Como resultado, los precios de los alimentos aumentaron 8,0 por ciento, explicando 3,0 puntos porcentuales de la inflación del año, siendo la inflación de pollo un 16.5% en ese año.
Tabla 6: Inflación general y de Alimentos 2002-2013 Año 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IPC (Variación %) 1.51 2.48 3.48 1.49 1.14 3.93 6.65 0.24 2.07 4.74 2.65 2.86
Alimentos (Variación %) 0.5 1.89 4 1.13 1.76 6.02 9.7 0.57 2.41 7.97 4.06 2.24
Fuente: BCRP – Memorias
14
BCRP. Memorias 2011. D isponible en http://www.bcrp.gob.pe/docs/Publicaciones/Memoria/2011/memoriabcrp-2011-4.pdf
Gráfico 6: Inflación general y de Alimentos 2002-2013
12 10 8 6 4 2 0 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 IPC (Variación %)
Fuente:BCRP
Gráfico 7: Contribución Ponderada de Alimentos 2002-2013
Contribución Ponderada de Alimentos 7 6 5 4 3 2 1 0 -1
2004
2005
2006
2007
2008
C. Inflación
Fuente: BCRP
2009
2010
C. Alimentos
2011
2012
2013
2. Teoría de la demanda clásica De acuerdo con Mankiw (2012)15, la demanda por un bien o servicio está definida como el deseo y la capacidad de los compradores por adquirir dicho bien o servicio. Así mismo, Parkin (2001)16 sostiene que la cantidad demandada de un bien o servicio está en función del precio del bien, precio de los sustitutos, precios futuros esperados, ingreso, población, preferencias. En este sentido, el precio del pollo presenta una relación inversa con la cantidad de pollo demandada tal como lo afirma la ley de la demanda, por otro lado, se espera que la cantidad demandada presente una relación positiva con los precios de los bienes sustitutos, como lo son, los precios de la carne o el precio del pescado, y una relación negativa con el precio de un bien complementario; sin embargo, se espera que exista una relación positiva con el ingreso disponible. Por otro lado, Fernández-Baca (2010)17 señala que las curvas de demanda marshalliana u ordinarias pueden derivarse del análisis de maximización de la utilidad, suponiendo que se cumple con los axiomas del enfoque de las preferencias. Por ejemplo, se considera a un consumidor que define su utilidad en función al consumo de dos bienes. Siendo la función de utilidad del consumidor:
15
Mankiw, G. (2012). Principios de Economía. (6ª. ed.). México D.F. Cengage Learning. Parkin, M. y Esquivel, G. (2001). Microeconomía: Versión para Latinoamérica. México D. F.: Pearson Educación. 17 Fernández-Baca, J. (2010). Microeconomía: teoría y aplicaciones. (2ª.ed.). Universidad del Pacífico, Centro de investigación. 16
Donde
y son
dos bienes que el consumidor desea consumir, sin embargo, dicho
consumidor está sujeto a una restricción presupuestaria como:
Siendo la renta que recibe el consumidor
y los precios de
los bienes x1 y x2
respectivamente. Resolviendo el problema de maximización de utilidad del consumidor, se tiene que:
[ ] Por condición de primer orden:
Resolviendo para
y se obtiene la función de demanda marshalliana:
Por lo tanto, el consumidor maximiza su nivel de utilidad cuando alcanza
y cantidades.
Siguiendo a Fernández-Baca (2010) en general la curva de demanda marshalliana se describe como:
En este sentido, Fernández (2007)18 señala que las variables explicativas de la función de demanda de pollo son carne de alta calidad, carne de baja calidad, precios de ambas carnes y precios del pollo, ingreso del hogar, cantidad de miembros en el hogar, educación existente del jefe del hogar y variables demográficas.
2.1 Elasticidad precio-demanda: De acuerdo con Pindyck (2001)19, la elasticidad precio-demanda mide la sensibilidad de la cantidad demandada a las variaciones del precio, ceteris paribus, es decir, indica la variación
porcentual que experimenta la cantidad demandada de un bien ( ) si sube su precio ( ) en un 1 por ciento, manteniendo todo lo demás constante. Siendo la representación matemática:
Según los valores que tome la elasticidad precio-demanda, los bienes se pueden clasificar como:
18
Fernández, J. (2013). Estimación de la demanda de carnes utilizando regresiones por cuantiles. Documento de trabajo n° 29, Centro de documentación. Instituto de investigaciones, Universidad Nacional de Mar del Plata. 19 Pindyck, R. y Rubinfeld, D. (2001). Microeconomía. (5a. ed.). Madrid: Pearson Educación.
Gráfico 8: Tipos de bienes según su elasticidad precio-demanda
Fuente: Maté y Pérez (2007).20
2.2 Elasticidad cruzada: De acuerdo con Varian (2005)21, la elasticidad precio-cruzada indica la variación porcentual que
experimenta la cantidad demandada de un bien ( ) si sube el precio del otro ( ) en un 1 por ciento, manteniendo todo lo demás constante. Siendo la representación matemática:
Según los valores que tome la elasticidad precio-cruzada, los bienes se pueden clasificar como:
20
Maté, J. y Pérez, D. (2007). Microeconomía avanzada: cuestiones y ejercicios resueltos . Madrid: Prentice Hall. 21 Varian, H. (2005). Microeconomía intermedia: un enfoque actual. (5 ª. ed.). Barcelona: Antoni Bosch.
Gráfico 9: Tipos de bienes según su elasticidad precio-cruzada
Fuente: Maté y Pérez (2007).
2.3 Elasticidad ingreso: De acuerdo con Nicholson (2007)22, la elasticidad precio-ingreso indica la variación porcentual
que experimenta la cantidad demandada de un bien ( ) si sube el ingreso ( ) en un 1 por ciento, manteniendo todo lo demás constante. Siendo la representación matemática:
Según los valores que tome la elasticidad ingreso, los bienes se pueden clasificar como:
22
Nicholson, W. (2007). Teoría microeconómica: Principios básico y Aplicaciones. (9ª. ed.). México D.F.: Thomson Editores.
Gráfico 10: Tipos de bienes según su elasticidad precio-ingreso
Fuente: Maté y Pérez (2007).
2.4 Relación de elasticidades 2.4.1 Elasticidades de corto plazo y largo plazo Siguiendo a Pindyck (2001), señala que la elasticidad precio-demanda y la elasticidad ingreso son mayores en el largo plazo que a corto plazo para bienes no duraderos, por ejemplo, alimentos, bebidas, etc.
Gráfico 11: Elasticidad precio-demanda de corto y largo plazo
Fuente: Pindyck (2001)
Carreño, Mejía y Del Moral (2007)23, muestran que la demanda de carne de cerdo presenta una elasticidad precio-demanda baja hasta mediados de los noventa (corto plazo), pero cercana a la unidad durante la década que va de la segunda mitad de los noventa hasta 2005. De acuerdo a Garcia (s.f.)24 Esta investigación se basa en estimar la elasticidad precio y elasticidad renta de la carne vacuna durante los años 1960-1975 en España. Para el corte transversal utilizó los datos proporcionados por la encuesta de presupuestos familiares. Se realizó una estimación mixta con el objetivo de obtener más precisión en los parámetros. Se llevaron a caso 2 procedimientos, el primero de ellos consintió en la transformación de la variable dependiente y el segundo en la utilización de información adicional como restricción del modelo mínimo cuadrático. Se concluyó que fue más aceptable considerar los modelos obtenidos usando información previa como restricción del modelo mínimos cuadrados ordinarios.
2.4.2 Relación precio – gasto Es importante conocer la elasticidad precio-demanda, debido a que, ello nos permite predecir con facilidad las variaciones del gasto que incurre el consumidor respecto a un bien determinado. (Fernández-Baca, 2010) Por ejemplo, este concepto permite conocer el efecto del gasto en la canasta familiar ante una variación del precio del pollo. Si se tiene que:
23
Carreño, M., Mejía, P. y Del Moral, L. (2007). El mercado de la carne de cerdo en canal en México . Revista Análisis Económico. Núm. 51. Vol. XXII. Universidad Autónoma Metropolitana Azcapotzalco. 24 Garcia, E. (s.f.) Elasticidad de la carne vacuno en España . Recuperado en http://www.ine.es/ss/Satellite?blobcol=urldata&blobheader=application%2Fpdf&blobheadername1=Conte ntDisposition&blobheadervalue1=attachment%3B+filename%3D372%2F1002%2F85_2.pdf&blobkey=urldat a&blobtable=MungoBlobs&blobwhere=372%2F1002%2F85_2.pdf&ssbinary=true .
(||) De esta solución se deduce que: Si sube el precio del bien x, y su demanda es inelástica, entonces el gasto disminuirá. Pero si la demanda es inelástica, entonces, el gasto aumentará. Si disminuye el precio del bien x y su demanda es elástica, entonces el gasto aumentara. Pero si la demanda es inelástica, entonces, el gasto disminuirá. (Fernández-Baca, 2010) Según Di Paola, Garrido, Gentile, Lupín (2002)25, Se realiza una investigación quiere dar a conocer el análisis sobre el gasto y las preferencias de las familias marplatenses debido a la importancia de la carne vacuna en Argentina. Para realizar este análisis se estimaron las curvas de Engel con el propósito de conocer las variables que determinan la preferencia del consumo de carne. La muestra se dividió en 3 estratos (según nivel de gasto) y se segmentó la muestra en 6 categorías diferentes de edades. Los resultaros mostraron las preferencias de los ancianos por las carnes de mejor calidad, adultos de calidad media y adolescentes de menor calidad.
25
Di Paola,R. Garrido,L. Gentile,N. Lupín, B. (2002). Determinación de parámetros que explican el consumo de carne en el Mar de la Plata. Recuperado de http://eco.mdp.edu.ar/cendocu/repositorio/FACES_n13_7-24.pdf
2.5 Determinantes socioeconómicas que influyen en la demanda por un bien Tal como hemos revisado en la sección anterior, la teoría clásica de la demanda establece que una función de demanda ordinaria depende su precio, precio de los sustitutos, precios de los complementarios y de los ingresos, pero dado que se desea estimar una función de demanda mediante el uso de datos de corte transversal, es preciso controlar mediante las variables que expresen la heterogeneidad de las familias, por ello, es necesario agregar variables que expresen las el grado de situación socioeconómica y características típicas de una familia representativa. Uno podría pensar que el nivel de demanda por un producto depende de la región en la que se encuentra, esto es, si una familia se encuentra ubicada en la selva, es lógico pensar que consumirá productos típicos o representativos de la zona, debido a las costumbres que pueden primar en la región. Por otro lado, si la familia vive en una zona rural, se puede entender que demanda más productos de primera necesidad. Así mismo, si una familia tiene un número mayor de integrantes se esperaría que consuman más bienes de primera necesidad.
2.6 La tendencia de la demanda del pollo en latinoamérica De acuero al en argentina se ve que la demande del pollo presenta un crecimiento a traves
3. Metodología Esta sección muestra la elección de la metodología que se empleará para estimar una función de demanda ordinaria. Además se discute la presencia de endogeneidad y cómo es posible resolver este problema que por definición se presenta en la estimación de una función de demanda.
3.1 Sistema de ecuaciones versus regresión lineal múltiple Los dos (02) tipos de modelos econométricos usualmente utilizados en la estimación de la demanda, el modelo de sistema de ecuaciones y el modelo de regresión lineal múltiple. En este sentido, Gujarati y Porter (2010)26, muestran que una función de demanda se puede estimar utilizando dos tipos de modelos econométricos. El primero es un sistema de ecuaciones, el más recomendado, porque no presenta problemas de endogeneidad. El segundo tipo es un modelo regresión lineal múltiple, el cual presenta endogeneidad por definición, debido a la ausencia en la estimación del otro componente del sistema de ecuaciones. Nótese que el problema de endogeneidad por simultaneidad solo aparece en el modelo de regresión lineal múltiple. Por otro lado, Green (1999)27 señala que una de las causas de endogeneidad que puede presentar una función de demanda es debido a la simultaneidad, es decir, se está estimando una sola ecuación de un sistema de ecuaciones, en lugar, de estimar todo el sistema de ecuaciones. Sin embargo, el modelo de regresión lineal múltiple es el más utilizado, en la mayoría de los casos, debido a la falta de información para la construcción del sistema de ecuaciones. Por 26
Gujarati, D. y Porter, D. (2010). Econometría. (5ª. ed.). McGraw-Hill. Green, W. (1999). Análisis econométrico. Madrid: Prentice Hall Iberia.
27
ejemplo, en el presente trabajo no se cuenta con la información para desarrollar una estimación de la oferta de pollo, esto genera que la función de la demanda a estimar presente endogeneidad por definición. Otro ejemplo lo presenta Alieto (1964)28 donde se centra en explicar las variaciones del consumo de carne vacuna en Argentina durante el periodo 1914-1959. La estimación está basada en un análisis de regresión múltiple, con una única ecuación, mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios. Se formula un modelo estadístico tomando en cuenta como variable dependiente la cantidad de carne demandada, y variables independientes el ingreso per cápita, precio de la carne vacuna y precios de otras carnes. Se concluyó que el consumo de carne vacuna es poco elástico respecto a las variaciones en el ingreso per cápita y precio de la carne vacuna. Siguiendo a Méndez y Tuesta (2009)29, muestran que para solucionar el problema de endogeneidad, basta con estimar un modelo de elección discreta restringida. Es así que utilizan un modelo tobit para estimar la demanda de 14 bienes de consumo de la canasta de consumo del hogar peruano definido por el INEI. Esta metodología permite evadir el problema de endogeneidad que se presenta en las variables de cantidad y precio. Usaremos probit Por el contrario, Carreño, Mejía y Del Moral (2007)30, utilizan un sistema de ecuaciones de la función de demanda y oferta mediante el método de MC2E (mínimos cuadrados en dos etapas).
28
Alieto, A. (1964). Estudio Econométrico del Consumo de la Carne Vacuna en Argentina en el Periodo 1914-1959. Recuperado en http://repositoriorecursos-download.educ.ar/repositorio/Download/file?file_id=d1f658d5-7a0711e1-81fe-ed15e3c494af 29 Méndez, E. y Tuesta, J. (2009). Shock de precios y vulnerabilidad alimentaria de los hogares peruanos. Documentos de trabajo. GRADE. 30 Carreño, M., Mejía, P. y Del Moral, L. (2007). El mercado de la carne de cerdo en canal en México . Revista Análisis Económico. Núm. 51. Vol. XXII. Universidad Autónoma Metropolitana Azcapotzalco.
Encontrando resultados acorde con la relación de elasticidades de corto y largo plazo desarrollados en los apartados anteriores. No obstante, Rossini y Depetris (2008)31, emplean un sistema de ecuaciones de demandas de alimento, mediante la técnica de AIDS (Almost Ideal Demanda System). Esta metodología, además de solucionar el problema de endogeneidad, permite incorporar variables demográficas que ayuden a capturar el comportamiento heterogéneo de los consumidores.
3.2 Un modelo probit sencillo
31
Rossini, G. y Depetris, E. (2008). Demanda de alimentos en la región pampeana argentina en la década de 1990: una aplicación del modelo LA-AIDS.
4. Resultados y discusiones Para la estimación de la demanda del pollo se utilizó la base de datos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) del INEI, dicha base de datos cuenta con información a partir del año 2004 hasta el año 2014, tomando en cuenta que la base de datos de la ENAHO se desarrolló mediante dos metodologías. Para el presente trabajo se utiliza la ENAHO con metodología actualizada, siendo el periodo de análisis 2008-2009 y 2011-2012. El modelo Tobit que se está usando es el que sigue:
{ () Dónde:
= cantidad consumida de pollo per cápita (Kg/día). = precio de pollo (S/./Kg). = precio de carne (S/./Kg). = precio de pescado (S/./Kg). = ingreso total per cápita. = al cuadrado.
= miembros en el hogar. = variable dicotómica (si es 1 el hogar está en una zona rural, 0 en otro caso) = variable dicotómica (si es 1 el hogar es de la sierra, 0 en otro caso) = variable dicotómica (si es 1 el hogar es de la selva, 0 en otro caso) Descripción de los datos para la estimación Se muestra los datos de la ENAHO 2008 para la estimación de la demanda de pollo. La muestra contiene 21502 hogares, se presentan los valores promedio, las desviaciones estándar, minimos y máximos de las variables. Además, se utiliza el promedio de los precios por distrito.
Cuadro 4.1 Descripción de las variables utilizadas en la estimación del modelo Tobit de la demanda del pollo Variable
Promedio
Desv. est.
Min.
Max.
ave
0.04
0.049
0
0.739
carnes
0.023
0.036
0
0.522
pescado
0.029
0.055
0
1.656
pave
7.419
1.39
2.007
19.876
pcarne
9.114
2.353
2.037
26.316
ppescado
5.458
2.128
0.966
42.5
gasto
13.029
12.227
0.334
261.828
ing_total
13.688
24.592
0
1030.453
mieperho
4.123
2.141
1
17
costa
38.10%
48.50%
0
1
sierra
40.90%
49.10%
0
1
selva
20.80%
40.60%
0
1
urban
66.60%
47.10%
0
1
rural Numero de observaciones
33.30% 21 502
47.10%
0
1
Cantidades per cápita (Kg/día)
Precio a nivel distrital (S/./Kg)
Otras variables
La estimacion de la demanda y sus parámetros El cuadro 4.2 presenta la estimacion de la demanda del pollo, dicho modelo se estimó con 6820 observaciones con valor cero en el consumo del pollo y 14682 con consumo positivo. Casi todos los coeficientes son distintos de cero. Se puede observar que el coeficiente del precio del pollo es de -0.0034, lo que señala la relación negativa, además la carne y el pescado presentan signo positivos, confirmando el grado de sustituibilidad entre pollo, carne y pescado.
Cuadro 4.2 Resultados del modelo Tobit para el pollo
Para comprender mejor la relación entre precios y cantidades se debe recurrir al concepto de elasticidades. El cuadro 4.3 y 4.4 presentan las elasticidades promedio precio e ingreso del pollo. Además, dado que existen diferencial entre el nivel de gasto de las familias, se hizo una revisión por quintilesde las elasticidades.
Cuadro 4.3 Elasticidades precio e ingreso periodo 2008-2009
Quintiles
Periodo 2008
Periodo 2009
e-precio
e-ingreso
e-precio
e-ingreso
1
-2.025
2.105
-3.061
1.804
2
-1.772
7.334
-8.693
15.594
3
-0.840
2.720
-1.636
0.373
4
-0.563
1.818
-0.616
0.177
5
-0.374
-0.091
-0.148
0.007
Total
-0.975
0.461
-2.355
0.514
Cuadro 4.4 Elasticidades precio e ingreso periodo 2011-2012
Quintiles
Periodo 2011
Periodo 2012
e-precio
e-ingreso
e-precio
e-ingreso
1
-1.027
1.008
-1.021
1.014
2
-0.879
2.369
-1.571
1.485
3
-0.643
-0.611
-1.012
1.698
4
-0.456
-0.597
-0.650
1.457
5
-0.299
-0.007
-0.456
-0.059
Total
-0.809
0.216
-1.079
0.349
Notese que las personas del quintil 1 y 2 presentan una mayor elasticidad precio para todos los años en comparación con los demás. En promedio, la elasticidad ingreso es menor a 1 pero mayor a cero, es decir, el pollo es un bien necesario, sin embargo,
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Regresiones periodo 2008
Regresiones periodo 2009
Regresiones periodo 2011
Regresiones periodo 2012
